Smoothness prior information in principal component analysis of dynamic image data.

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F01%3A16010096" target="_blank" >RIV/67985556:_____/01:16010096 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Smoothness prior information in principal component analysis of dynamic image data.

Popis výsledku v původním jazyce

Principal component analysis is a well developed and understood method of multivariate data processing. Its optimal performance requires knowledge of noise covariance that is not available in most applications. We suggest a method for estimation of noisecovariance based on assumed smoothness of the estimated dynamics.

Název v anglickém jazyce

Smoothness prior information in principal component analysis of dynamic image data.

Popis výsledku anglicky

Principal component analysis is a well developed and understood method of multivariate data processing. Its optimal performance requires knowledge of noise covariance that is not available in most applications. We suggest a method for estimation of noisecovariance based on assumed smoothness of the estimated dynamics.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

OECD FORD obor

—

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2001

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Information Processing in Medical Imaging.

ISBN

3-540-42245-5

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

7

Strana od-do

227-233

Název nakladatele

Springer

Místo vydání

New York

Místo konání akce

Davis [US]

Datum konání akce

17. 6. 2001

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—